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不确定性感知学习的语言模型对齐
我们提出了一种基于样本不确定性的学习方法，通过引入更能体现样本不确定性的模型，来改善不同任务情景下的模型对齐，实验证明我们的方法能显著提高模型性能和数据效率。
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a month ago
GraphAlign：通过特征对齐在多个图上预训练一个图神经网络
通过对具有丰富节点特征的各类图进行预训练，并将预训练好的图神经网络应用于未见过的图，GraphAlign 方法有效地解决了图自监督学习中不同领域图之间特征差异的挑战，通过特征编码、规范化和特征专家模块的混合对齐策略实现了特征分布的统一，从而
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a month ago
AAAI
迈向平衡对齐：视频时刻检索的模态增强语义建模
通过提升视频模态和文本模态的特征，Modal-Enhanced Semantic Modeling（MESM）框架在视频短片检索中实现了更平衡的对齐，填补了形式上不平衡的模态差距。实验证明该框架在多个基准测试上取得了显著的泛化能力和最佳效果
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6 months ago
利用粗糙先验进行多任务学习以实现鲁棒的部位感知人员再识别
通过多任务学习的方法，建立主任务与辅助任务并实现参数空间对齐和类别对齐的对齐策略，解决行人图像中的人体部位对齐问题，实现从部位通道提取语义对齐的部分级特征，且代码已开源。
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4 years ago
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